svm算法手写matlab代码使用HOG功能和SVM的手写数字识别 在这个知识库中，我将提供一个MatLab和一个Python，用于使用HOG功能和SVM进行手写数字识别。 MatLab和Python代码的结构相同，分为三（3）个部分： 步骤1：资料准备步骤2：HOG功能计算步骤3：设置并运行SVM 步骤1：资料准备 在代码的第一部分，加载了MNIST数据集[1]。 数据集与标签一起分为训练集和测试。 训练和测试集中的总位数分别为60000和10000。 标签是十（10）位数字（0到9）。 在MatLab中，每个数字由784个元素的向量表示。 784个元素的向量将在代码中稍后调整大小，以形成28x28像素的图像。 在Python中，由于每个数字均由28x28像素的图像表示，因此跳过了调整大小步骤。 步骤2：HOG功能计算 从每个28x28像素图像中计算出定向梯度直方图（HOG）特征向量[2]。 每个向量由324个元素组成。 整个324个元素的特征向量将在以后用于训练支持向量机（SVM）。 步骤3：设置并运行SVM 支持向量机（SVM）[3]是我在本示例中使用的多类分类器，用于对手写数字

Sliding-Window-Face-Detection-Based-on-HOG-features-and-SVM-Classifier Update: data数据百度网盘 链接： 提取码：0amu 复制这段内容后打开百度网盘手机App，操作更方便哦--来自百度网盘超级会员V4的分享 Update: vlfeat库 链接： 提取码：p31i 复制这段内容后打开百度网盘手机App，操作更方便哦--来自百度网盘超级会员V4的分享 注意： 进行该实验前需要安装vlfeat库，安装方法为： a）下载 VLFeat 的安装包在其解压到任意目录下。 b）在 matlab 中新建 startup.m 文件 c）在 startup.m 文件中输入 run('......\vlfeat-0.9.21\toolbox\vl_setup')并运行，即可安装 d）在 matlab 命令行中输入 vl_ver

HOG行人检测器 该存储库包含我的计算机科学硕士基本HOG + SVM行人检测器的MATLAB实现的代码 免责声明 如果要使用此代码，请阅读LICENCE并记住，我按PROVIDE THE PROGRAM "AS IS" WITHOUT WARRANTY OF ANY KIND 。 我对该代码库进行了部分调整，以使其适应最新版本的MATLAB，但您很可能会发现某些MATLAB函数的工作方式存在差异。 总的来说，如果您问得很好，我很乐于帮助您理解该项目，但是由于该项目的实施已有数年之久并且MATLAB已经发展，因此某些功能的行为可能会有所不同，因此我将不会持续更新该项目，也不会回答有关如何将